揚(yáng)帆出海 作者丨子墨

在如今全球市場(chǎng)的商業(yè)版圖上，中國(guó)出海開發(fā)者正站在機(jī)遇與挑戰(zhàn)的十字路口。今年以來，游戲行業(yè)在海外市場(chǎng)也迎來了新的增長(zhǎng)機(jī)遇，Sensor Tower 數(shù)據(jù)顯示，2025年1月，34家中國(guó)手游廠商海外合計(jì)收入高達(dá)23.3億美元，占全球TOP100發(fā)行商總收入的39.2%。這些數(shù)據(jù)表明，用戶對(duì)高質(zhì)量?jī)?nèi)容的需求日益旺盛，數(shù)字化紅利持續(xù)釋放下，出海開發(fā)者迎來了廣闊的發(fā)展空間。

然而，面對(duì)復(fù)雜的國(guó)際環(huán)境與激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，出海開發(fā)者也面臨著三大內(nèi)部挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)孤島問題嚴(yán)重；跨平臺(tái)歸因數(shù)據(jù)混亂；精細(xì)化運(yùn)營(yíng)落地受阻。同時(shí)，還受到了海外市場(chǎng)合規(guī)趨嚴(yán)，渠道抽成高，運(yùn)營(yíng)難度上升的外部掣肘。針對(duì)這些痛點(diǎn)問題，有著對(duì)海內(nèi)外開發(fā)者多年服務(wù)經(jīng)驗(yàn)的熱力引擎，逐一給出了解決方案，通過建立一站式增長(zhǎng)分析與發(fā)行決策平臺(tái)，不斷為開發(fā)者提供新的業(yè)務(wù)增長(zhǎng)路徑。

打通全鏈路數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)“買量-變現(xiàn)-運(yùn)營(yíng)”閉環(huán)

當(dāng)前，數(shù)字化營(yíng)銷競(jìng)爭(zhēng)已經(jīng)進(jìn)入白熱化階段，開發(fā)者也常因數(shù)據(jù)孤島和碎片化問題陷入“粗獷買量”困境，其根本原因是缺乏精準(zhǔn)的全鏈路數(shù)據(jù)，導(dǎo)致買量、變現(xiàn)與運(yùn)營(yíng)動(dòng)作脫節(jié)，最終導(dǎo)致 ROI 與 LTV 瓶頸難以突破。而破解這一困局的核心，就在于構(gòu)建一個(gè)集歸因、變現(xiàn)、用戶行為數(shù)據(jù)于一體的數(shù)字中臺(tái)，助力形成智能決策的正向循環(huán)。

歸因分析通過追蹤用戶行為路徑與渠道來源，幫助開發(fā)者精準(zhǔn)識(shí)別高價(jià)值渠道，優(yōu)化預(yù)算分配；變現(xiàn)數(shù)據(jù)通過分析用戶付費(fèi)轉(zhuǎn)化與廣告變現(xiàn)表現(xiàn)，幫助開發(fā)者洞察收益結(jié)構(gòu)，動(dòng)態(tài)調(diào)優(yōu)變現(xiàn)策略；用戶行為數(shù)據(jù)通過深度挖掘用戶偏好與行為模式，幫助開發(fā)者精細(xì)化用戶分層，實(shí)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)動(dòng)作精準(zhǔn)匹配與持續(xù)優(yōu)化。打通這三方數(shù)據(jù)，開發(fā)者便可以實(shí)現(xiàn)全鏈路數(shù)據(jù)串聯(lián)，以及各個(gè)環(huán)節(jié)的協(xié)同優(yōu)化閉環(huán)。

在這一背景下，熱力引擎憑借其全鏈路數(shù)據(jù)整合能力，不僅能實(shí)現(xiàn)跨渠道歸因追蹤，還能將買量成本與變現(xiàn)收益實(shí)時(shí)關(guān)聯(lián)，構(gòu)建 ROI 動(dòng)態(tài)模型；同時(shí)結(jié)合深度用戶行為數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)用戶精細(xì)化運(yùn)營(yíng)和精益化策略迭代，持續(xù)挖掘增長(zhǎng)機(jī)會(huì)，驅(qū)動(dòng) LTV 穩(wěn)步提升。

消除渠道歸因差異，巧用數(shù)據(jù)回傳優(yōu)化買量效果

隨著出海市場(chǎng)飽和度的增加，買量策略復(fù)雜程度也不斷升級(jí)。特別是在出海初期，開發(fā)者往往會(huì)選擇在 Google、Meta 一類的海外主流大媒體平臺(tái)上進(jìn)行小規(guī)模買量測(cè)試，以此驗(yàn)證產(chǎn)品的吸量能力。不過，隨著用戶增長(zhǎng)需求漸長(zhǎng)及單一渠道買量成本的不斷上升，渠道覆蓋不足、算法限制的影響愈加顯現(xiàn)。

因此，現(xiàn)如今開發(fā)者往往會(huì)從測(cè)試階段，就選擇多個(gè)渠道合作獲客包括視頻類媒體及 Mintegral、AppLovin 一類的潛在高效平臺(tái)，來構(gòu)建更完善的用戶畫像，并通過持續(xù)監(jiān)測(cè)和分析投放數(shù)據(jù)，及時(shí)調(diào)整策略，確保測(cè)試結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。

不過，不同渠道平臺(tái)的歸因邏輯也存在著明顯差異。不同于 Unity、Mintegral 等非自歸因平臺(tái)，支持廣告主通過API機(jī)制獲取完整的投放、轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)導(dǎo)出，Google、Meta 等強(qiáng)勢(shì)的自歸因平臺(tái)主要是基于買量廣告主回傳的轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)，匹配內(nèi)部的用戶事件后，輸出一份結(jié)算依據(jù)。

正由于歸因邏輯的不同，廣告主在跨平臺(tái)投放時(shí)，常常會(huì)遇到用戶歸因爭(zhēng)奪的問題，對(duì)用戶來源缺少細(xì)粒度分析，無法有效判斷渠道的真實(shí)有效性，進(jìn)而可能造成預(yù)算的空耗，嚴(yán)重影響業(yè)務(wù)的正常發(fā)展。

為解決這一痛點(diǎn)問題，熱力引擎基于豐富的渠道合作資源，實(shí)現(xiàn)了不同平臺(tái)、渠道數(shù)據(jù)的整合，數(shù)據(jù)合一呈現(xiàn)下，搭配嚴(yán)謹(jǐn)且豐富的歸因視角，輔助廣告主分析不同營(yíng)銷項(xiàng)目下的有效歸因渠道，為決策提供數(shù)據(jù)依據(jù)。

此外，熱力引擎還上線了靈活高效的數(shù)據(jù)回傳功能，支持廣告主向 Google、Meta 等大媒體平臺(tái)回傳高價(jià)值轉(zhuǎn)化事件，助力 T-ROAS 或 maximize value of conversion 投放模式的算法優(yōu)化。通過精準(zhǔn)傳輸關(guān)鍵數(shù)據(jù)，廣告主能夠提升流量匹配度和投放效果，同時(shí)保障敏感數(shù)據(jù)安全，實(shí)現(xiàn)更優(yōu)的投放回報(bào)。

熱力引擎在巴基斯坦的種子客戶 Minor Bugs 就在數(shù)據(jù)回傳功能的助力下成功進(jìn)行了買量模型的優(yōu)化，整體投放轉(zhuǎn)化率顯著提升。

構(gòu)建用戶分析模型，驅(qū)動(dòng)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)落地

在當(dāng)前數(shù)字化運(yùn)營(yíng)背景下，開發(fā)者普遍面臨用戶數(shù)據(jù)分散、渠道孤島、生命周期管理能力欠缺等核心問題，導(dǎo)致用戶分層粗化，LTV 提升陷入瓶頸。

基于此，熱力引擎構(gòu)建了涵蓋多種豐富模型的用戶行為分析模塊，包括事件分析、留存分析、漏斗分析、分布分析等多項(xiàng)業(yè)務(wù)能力，可快速篩選、分組、聚合多維度數(shù)據(jù)，分步驟解析用戶轉(zhuǎn)化與流失情況，洞察特定事件用戶分布等等，通過數(shù)據(jù)整合與算法聯(lián)動(dòng)實(shí)現(xiàn)用戶價(jià)值深度挖掘。

澳大利亞的休閑游戲開發(fā)團(tuán)隊(duì) Pixel Edge，就曾借助熱力引擎的用戶分析模塊，發(fā)現(xiàn)了有潛力長(zhǎng)期活躍并付費(fèi)的用戶，這些用戶通常會(huì)在注冊(cè)后的24小時(shí)內(nèi)完成至少一次游戲內(nèi)付費(fèi)，并且平均游戲時(shí)長(zhǎng)超過30分鐘。基于這一發(fā)現(xiàn)，Pixel Edge 還利用了熱力引擎的打標(biāo)簽功能，將這類高價(jià)值用戶分組，并結(jié)合A/B測(cè)試優(yōu)化廣告策略，最終使目標(biāo)用戶的首日付費(fèi)率提升22%，廣告 ROI 提升18%。

另外，熱力引擎還可以幫助廣告主優(yōu)化用戶生命周期的各個(gè)階段的運(yùn)營(yíng)策略。首先是將用戶做精準(zhǔn)分層，如通過分析玩家的行為數(shù)據(jù)、付費(fèi)情況和活躍度，將其劃分為不同層級(jí)。其次通過熱力引擎的 LTV 分析，識(shí)別出高價(jià)值用戶群體。針對(duì)這些用戶群體，制定個(gè)性化的運(yùn)營(yíng)策略，如提供專屬的優(yōu)惠活動(dòng)、定制化的內(nèi)容推薦等，以提高留存率和滿意度。與此同時(shí)，進(jìn)行用戶生命周期管理，針對(duì)新手、活躍、核心、流失、回流等不同階段的用戶特征，制定相應(yīng)的運(yùn)營(yíng)策略。

創(chuàng)新W2A解決方案，提升用戶支付體驗(yàn)

近年來，Google 上架及廣告政策收緊，特別是對(duì)于一些敏感領(lǐng)域的開發(fā)者來說，應(yīng)用上架難度加大，廣告變現(xiàn)受限，甚至存在關(guān)聯(lián)賬號(hào)封禁風(fēng)險(xiǎn)。而 iOS 端，也面臨著受到 SKAN 框架的制約導(dǎo)致的24-48小時(shí)的歸因延時(shí)問題，導(dǎo)致開發(fā)者無法及時(shí)根據(jù)實(shí)時(shí)的投放表現(xiàn)數(shù)據(jù)優(yōu)化策略，實(shí)現(xiàn)收益最大化。

為了能幫助開發(fā)者得到更加準(zhǔn)確、及時(shí)、高效的歸因及數(shù)據(jù)分析服務(wù)，熱力引擎推出了Web to App（W2A） 解決方案。通過此方案，一方面，開發(fā)者可以直接從網(wǎng)頁(yè)廣告進(jìn)入 App 下載或使用 H5 頁(yè)面，快速迭代、靈活驗(yàn)證產(chǎn)品在目標(biāo)市場(chǎng)的用戶吸引力和轉(zhuǎn)化表現(xiàn)，有效縮短產(chǎn)品優(yōu)化周期。

另一方面，W2A支持豐富的支付渠道和方式，靈活適配不同區(qū)域用戶的支付偏好，提升用戶支付體驗(yàn)；結(jié)合 deeplink 的能力還能有效優(yōu)化用戶付費(fèi)路徑，促進(jìn)整體收入提升。特別是在短劇、內(nèi)容訂閱等特殊行業(yè)，用戶的購(gòu)買決策往往依賴于順暢的跳轉(zhuǎn)體驗(yàn)和精準(zhǔn)的支付引導(dǎo)。通過 deeplink 直達(dá)支付頁(yè)或訂閱頁(yè)面，能夠減少用戶流失，提升支付轉(zhuǎn)化率，推動(dòng) LTV 的顯著提升。

總的來說，熱力引擎通過全鏈路數(shù)據(jù)整合、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)回傳能力，以及對(duì)用戶行為的深度分析，為開發(fā)者提供了精細(xì)化跨渠道運(yùn)營(yíng)與變現(xiàn)完整解決方案，推動(dòng)出海業(yè)務(wù)長(zhǎng)期穩(wěn)健增長(zhǎng)。并在保證服務(wù)品質(zhì)的同時(shí)，以其高效的成本控制機(jī)制，為市場(chǎng)提供了更具競(jìng)爭(zhēng)力的價(jià)格方案，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量與高性價(jià)比并存，幫助開發(fā)者在有限的預(yù)算范圍內(nèi)贏得最大化的業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。

未來，熱力引擎還將持續(xù)探索 AI 與數(shù)據(jù)分析的深度融合，通過數(shù)據(jù)集成和分析能力，幫助開發(fā)者，特別是中小團(tuán)隊(duì)，高效完成繁復(fù)的數(shù)據(jù)清洗和計(jì)算任務(wù)，進(jìn)一步降低數(shù)據(jù)分析門檻。開發(fā)者不僅可以基于平臺(tái)經(jīng)驗(yàn)和現(xiàn)有分析模型快速制定業(yè)務(wù)決策，還能將整合后的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)導(dǎo)出至自建的AI智能體，獲得更具前瞻性、個(gè)性化的市場(chǎng)洞察和決策建議，全面釋放數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)的潛力。